我有一個方法，從文件中讀取值（讀取方法），並從數據訪問對象（DAO）類中將這些值存儲到數據庫（存儲方法）中調用另一個方法。我的問題是：我應該將讀取方法中讀取的所有值作爲列表傳遞給存儲方法（這可以節省數百個方法調用，但需要在存儲器中的列表中通過讀取方法迭代創建列表方法），還是應該爲每個值（這意味着數百個方法調用，但不需要列表創建和迭代）分別調用存儲方法。哪種方法從性能和良好實踐觀點來看效率更高？哪個更有效率，一個方法調用每個值的值列表或多個調用？
你有多個值，所以有人必須遍歷值。唯一的問題是：誰？一般來說：只要你談論數據庫訪問（讀寫）分配列表的開銷，迭代它並做一些方法調用就可以忽略的開銷一個數據庫調用（我們討論數百的通話，而不是數十億，對不對？）。數據庫調用在大多數情況下都是類似於遠程過程調用，寫入數據庫將寫入磁盤 - 這是另一個偉大的性能吸取器。
因此，在大多數情況下，如果最大限度地減少對數據庫的調用，您將獲得性能。如果DB訪問層知道完成作業，那麼這可以更容易地完成。所以如果你給DAO一個列表，它可以執行諸如準備好的語句，批量更新等等。只有零零碎碎，這些事情不可能取得良好的表現。
您應該立即閱讀所有這些文件，並將其作爲List，並使用類似JDBC批量更新的方式一次或分批存儲它們。
但是，一個接一個地做它們肯定是一個不行的。它會造成太多的網絡/ IO操作。
要確定的唯一方法是定時各種選項。但是，由於您在此過程中正在打擊數據庫，因此可能會佔主導地位。減少數據庫訪問的變體可能是最快的。如果兩種變體對數據庫有相同的影響，那麼我希望他們花費相似的時間。調用方法和創建對象的速度要比與數據庫進行通信快幾個數量級。
訪問硬盤是最大的開銷。如果可以，請從硬盤讀取一次。如果沒有，請讀入緩衝區並在完成後重新填充。這個操作適用於線程，試試看。
數據庫資源有限，爲了獲得更好的性能，應儘量減少數據庫命中。
如果比較數據庫命中和在列表上運行的成本，則可以忽略不計。
因此，創建一個列表並嘗試執行批處理操作，而不是對每個記錄執行一個操作。
減少數據庫交互總是一個很好的做法，也是高性能的選項。
要回答關於良好實踐的問題，您必須考慮跨應用程序使用DAO方法。如果你看到它被多次調用來自單一原點的多個值，那麼我認爲你應該將一個List傳遞給該方法。但是如果你有更多的情況只有一個值調用方法，那麼你應該按照這個粒度來定義它。
其他人對DB訪問的看法仍然存在。嘗試批量多個數據庫訪問，如果這是可能的在你的情況。